Чем Research Agent отличается от Pastukhov Agent?
Pastukhov Agent — инструмент разработчика: IDE вокруг Claude Code для написания кода. Research Agent — рабочий кабинет аналитика: исследование рынка, планирование и документирование без работы с кодом. При этом Research Agent умеет управлять агентом в фоновом режиме — чаты и запуск задач видны в том же интерфейсе.
Чем он лучше Perplexity или ChatGPT с поиском?
Они отвечают на вопрос по нескольким источникам за один запрос. Research Agent выполняет десятки поисков, скачивает и анализирует сотни страниц, извлекает данные пакетами — объёмы, недоступные контексту моделей. На выходе — верифицированный отчёт с первоисточниками, который вручную собрать нереально.
Сколько стоит одно исследование?
С моделью DeepSeek-V4-Flash — порядка 10–30 центов, выполняется за 20–30 минут; ещё дешевле обойдётся DeepSeek-V4-Flash-Mini через OpenRouter. Поддерживаются любые OpenAI-совместимые модели: можно выбрать любую другую, статистика токенов и стоимости ведётся по каждому вызову.
Что нужно для запуска?
Docker-хост — контейнер один, база SQLite встроена. После запуска задайте в разделе Services API-ключ хотя бы одного поискового провайдера и LLM-сервиса. Для интеграции с Pastukhov Agent — URL и API-ключ агента в переменных окружения.
Можно ли использовать без Pastukhov Agent?
Да. Поиск, скачивание, извлечение, библиотека исследований и отчёты работают самостоятельно. Интеграция лишь добавляет чаты агента и кнопки «Вызвать агента» на страницах документов.
Где хранятся данные?
Всё self-hosted в volume /data: база (SQLite или PostgreSQL), скачанный Markdown, ключи. Наружу уходят только запросы к выбранным вами поисковым и LLM-провайдерам.
Почему не open-source?
Я уже пробовал запускать и поддерживать бесплатные продукты — больше 20 лет назад. Это того не стоит — объём поддержки намного выше, при этом нет ресурсов на дальнейшее развитие. Я предпочитаю иметь гораздо меньше пользователей, которые действительно любят продукты и готовы за них платить. Ещё одна важная причина — контроль: я предпочитаю сохранять продукты простыми и минималистичными. С открытым исходным кодом я ожидаю тонны AI-сгенерированных PR с функциями, которые я намеренно избегал из-за их сложности и плохих решений.
Что такое очередь промптов и зачем она нужна?
Промпт — это текстовое задание агенту: «собери данные о конкурентах», «найди и распиши преимущества пяти моделей». Обычно каждое такое задание нужно оформить и отправить вручную. Очередь промптов позволяет заранее набросать список заданий, а агент выполнит их сам — одно за другим, без ручной отправки. Включите Автоотправку — и одновременно будет выполняться несколько заданий: как только одно завершилось, сразу запускается следующее. Главное «зачем»: вы один раз подготовили список, а дальше агент работает сам — можно заниматься другими делами. Очередь общая с интерфейсом Pastukhov Agent: задания, добавленные там, видны и здесь.
Есть ли голосовой ввод?
Да. Рядом с полем ввода сообщения есть кнопка микрофона: длинное задание агент можно просто надиктовать — распознавание речи работает прямо в браузере, а надиктованный текст появляется в сообщении и уходит агенту. Печатать не обязательно, а надиктовать можно даже задания в очереди промптов.
Безопасно ли хранить ключи в переменных окружения?
Да. В настройках сервиса секрет можно записать не как сам ключ, а как ссылку на переменную окружения — $NAME или ${NAME}. Сам ключ в базе не хранится: значение берётся из окружения сервера при каждом обращении. Сменить ключ — значит изменить значение переменной и перезапустить контейнер: править базу не нужно.